• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.82-94
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• 2015

본 논문에서는 변위 필드를 이용해 히스토리 레코드를 생성하는 방법과 히스토리 레코드의 기준이 되는 트리거 블록에 우선 순위를 부여하여 효율적인 캐시 교체를 가능하게 하는 하드웨어 프리페치 기법을 제안한다. 히스토리 레코드의 트리거 블록을 기준으로 히스토리를 생성하기 때문에 프로그램의 시퀀스를 고려할 수 있으며, 히스토리를 변위 값으로 저장하기 때문에 트리거 주소와 변위필드에 저장된 값을 더해 빠르게 명령어 또는 데이터 주소를 프리페치 할 수 있다. 또한, 트리거 블록에 우선순위를 부여하고 캐시 교체 정책으로 랜덤 교체 방법을 사용해 캐시 공간이 가득 찼을 때 우선순위가 낮은 블록부터 랜덤하게 교체하는 방법을 제안한다. 제안하는 하드웨어 프리페처의 성능을 평가하기 위해 메모리 분석 시뮬레이터인 gem5와 PARSEC 벤치마크 프로그램을 사용하였다. 그 결과 비트벡터를 이용해 공간영역을 생성하는 기존의 하드웨어 프리페처와 비교해 L1 데이터 캐시의 미스율은 평균 약 44.5% 감소하였고 L1 명령어 캐시의 미스율은 평균 약 31% 감소하였다. 또한 IPC (Instruction Per Cycle)는 평균 약 23.7% 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.8-15
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• 2007

최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.347-354
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• 1999

일반적으로 송수신기는 통신의 영역을 넓히기 위하여 산악, 도서, 고층빌딩 등의 원격지에 설치하고 전용회선을 통하여 통신실에서 원격제어로 운용하고 있다. 그러므로 SSB, VHF등 기존의 통신장비를 원격제어로 운용하는 공공업무의 무선국에서는 원격제어 시스템이 공중통신의 신속, 정확, 안전 등의 품질을 결정하기도 하는 중요한 역할을 하고 있다. 송수신기와 제어기 사이에 회선을 하나만 사용하는 경우에는 송수의 음성신호가 교대로 전송되며, 여기에 채널의 up/down, PTT 제어 그리고 송신채널 및 출력을 모니터하기 위한 데이터 신호가 혼합 또는 interrupt로 동시에 전송되어야 한다. 채널과 PTT의 제어신호는 ASK 방법에 의하며 모니터신호는 FSK 방법에 의하여 전송되도록 설계하였고, 단신통신의 운용방식을 기본으로 하여 MCS-51 계열의 프로쎄서를 사용하여 시리얼통신의 프로토콜과 순차적인 통신시퀀스의 알고리즘을 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2315-2320
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• 2006

낮은 대역폭을 가지는 네트웍을 통해 비디오를 전송하기 위해 개발된 H.263과 같은 낮은 비트율 비디오는 대역폭에 맞게 출력 데이터를 조절하여야 한다. 본 논문에서는 토큰 버킷 알고리즘을 사용하여 입력 트래픽을 관리하는 네트웍에 적합한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계산의 복잡도를 줄이기 위해 반복 연산을 수행하지 않는 최 적화 방법을 사용하였고, 전체 시퀀스의 평균 왜곡을 최소화하면서도 인접 프레임 사이의 왜곡 차이를 최소화하도록 알고리즘을 설계하였다. 비디오 품질의 변동을 감소시키기 위하여 제안된 방법은 슬라이딩 윈도우 개념을 도입하였으며, 이 방법은 선분석(pre-analysis) 처리를 요구하지 않는 특징이 있다. 따라서, 제안된 알고리즘은 비디오를 압축할 때 추가적 인 지연을 필요로 하지 않게 되어 실시간 처리와 낮은 복잡도를 요구하는 비디오 압축기에 적용될 수 있다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 비트율 제어 알고리즘에 비해 영상의 품질이 우수한 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.119-127
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• 2014

기업 이미지 향상을 위한 경쟁이 갈수록 치열해지고 있는 지금, 기업의 투자와 직결되는 핵심 기업 정보를 홍보하는 애뉴얼리포트는 단순한 홍보물을 넘어서 기업의 가치를 판단하는 하나의 가늠자이다. 좋은 상업적 디자인은 기능적 요구와 심미적 요구의 충실한 교집합이다. 이런 관점에서 애뉴얼리포트의 매체적 특성과 이에 따른 디자인 결과물들을 객관적 자료로 정리하고자 하였다. 본 연구의 대상은 2013 ARC어워드 내지 디자인 부문 수상 애뉴얼리포트들의 메인 콘셉 메시지와 페이지 정보 구조를 통한 편집 기획 방향의 사례들, 책에 콘셉과 특징을 부여한 피쳐 페이지(Feature Page)의 기본 편집 요소인 이미지와 타이포그래피 활용 현상을 제시해 보고자 한다. 본 연구의 방법은 출판된 결과물의 현상과 결과를 물리적으로 구분하고, 그것을 통해 어떤 요소들이 공통적 유형으로 혹은 불규칙한 유형으로 존재하는지를 관찰해본다. 이렇게 수상작들의 결과물을 정리 구분한 자료들을 바탕으로 실무 현장의 그래픽 디자이너와 홍보 편집 기획자들을 창의적인 콘셉 수립과 표현 개발에 더 많은 시간을 부여할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 또한 이 자료는 클라이언트에게 제시할 수 있는 현황 데이터로 활용되어, 좀 더 향상된 수준의 홍보 제작물을 창작하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1281-1297
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• 2016

최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.38-39
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• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.305-310
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• 2010

본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.